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基于运动及形状原语的人体动作识别
摘要
本文提出了一种基于运动及形状原语的人体动作识别算法。该算法使用了深度学习的方法，将运动序列和形状特征转换为对应的特征向量，并使用分类器对这些特征进行分类。为了提高算法的准确度，我们使用了增强学习方法，对算法进行了优化。实验结果表明，该算法能够达到较高的准确度，对于实时应用有较高的参考价值。
关键词：人体动作识别，运动及形状原语，深度学习，增强学习
引言
随着计算机技术和机器学习技术的不断发展，人体动作识别成为了一个热门的领域。人体动作识别可以应用于许多领域，如医疗、智能家居、安防等。同时，人体动作识别对于人机交互也具有重要的意义。因为可以通过人体动作识别实现更加自然和直观的交互。
在人体动作识别中，一些传统的方法都有很大的局限性。例如，传统的方法需要手动提取特征，并使用人工设计的分类器进行分类。这些方法不仅需要大量的人力和时间，还会受到数据多样性的限制。为了解决这些问题，我们提出了一种基于运动及形状原语的人体动作识别算法。
方法
运动及形状原语
运动及形状原语是指人体动作中的基本单位，如走路、跑步、弯曲等。这些原语可以通过特定的形状和运动序列来描述。例如，跑步可以通过周期性的腿部运动和不断向前的身体运动来描述。弯曲可以通过身体弯曲的形状和相关运动序列来描述。
深度学习
深度学习是一种通过模仿神经网络学习的机器学习方法。它通过多层神经元模拟，自动学习输入数据的特征、分类和预测。深度学习具有处理大量数据和提高算法准确度的优势。在本文模型中，我们使用了卷积神经网络来提取运动和形状特征。
增强学习
增强学习是一种可以通过与环境交互来学习的机器学习方法。它可以通过建立智能体和环境之间的联系，使得智能体可以通过与环境交互来学习和提高自己的性能。在本文模型中，我们使用了增强学习方法，共同优化了深度学习模型和分类器，以提高算法准确度。
实验
为了评估算法的性能和准确度，我们使用了由公共数据库提供的数据集进行实验。我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的准确度。实验结果表明，在增强学习优化后，我们的算法能够达到较高的准确度。
结论
本文提出了一种基于运动及形状原语的人体动作识别算法。该算法使用了深度学习方法和增强学习方法，通过转换运动序列和形状特征为特征向量并进行分类，从而实现对人体动作的识别。实验结果表明，该算法能够达到较高的准确度，在实时应用中具有很高的参考价值。